## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407

## Penerapan Metode Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Autoimun
Abdul Karim 1 , Shinta Esabella 2,* , Kusmanto 3 , Sudi Suryadi 3 , Elvitrianim Purba 4
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia,
3 Fakultas Teknik, Prodi Teknik Informatika, Universitas Alwashliyah Labuhanbatu, Rantauprapat, Indonesia
4 Prodi Manajemen Informatika, STMIK MULIA DARMA, Rantauprapat, Indonesia Email: 1 abdkarim6@gmail.com, 2,* shinta.esabella@uts.ac.id, 3 kusnabara03@gmail.com, 4 sudisuryadi28@gmail.com,
5 elvitrianim40@gmail.com Email Penulis Korespondensi: shinta.esabella@uts.ac.id Submitted: 14/06/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Penyakit autoimun disebabkan oleh kegagalan sistem kekebalan tubuh yang menyerang tubuh sendiri. Menurut data dari Departemen Kesehatan dan Layanan Kemanusiaan AS, lebih dari 23,5 juta orang Amerika mengalami penyakit autoimun, yang sulit  didiagnosis  karena  berbagai  gejala  yang  muncul.  Oleh  karena  itu,  pengembangan  mekanisme  untuk  mengidentifikasi gangguan autoimun sangat penting. Salah satu teknologi yang berkembang di bidang ini adalah penggunaan sistem pakar dalam mendiagnosis penyakit. Sistem pakar adalah sistem yang dikembangkan oleh para ahli dengan menggunakan teknologi berbasis ilmu pengetahuan. Untuk menggunakannya secara efektif, diperlukan metode yang tepat, seperti pendekatan Teorema Bayes, yang dijelaskan  oleh  Thomas  Bayes,  seorang  pendeta.  Pendekatan  Teorema  Bayes  menjelaskan  hubungan  antara  kemungkinan terjadinya peristiwa A dan peristiwa B berdasarkan informasi yang tersedia. Penelitian ini mencoba untuk memfasilitasi diagnosis penyakit autoimun dengan menggunakan sistem pakar dan teknik Teorema Bayes. Dengan tingkat kepercayaan 0,57 atau 57%, hasil pemeriksaan menunjukkan bahwa pasien menderita penyakit autoimun tipe Hemolytic Anemia (HA) berdasarkan masukan yang dirasakan pasien.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Teorema Bayes; Penyakit Autoimun
Abstract− Autoimmune diseases are caused by the failure of the immune system to attack the body itself. According to data from the US  Department of  Health  and  Human  Services,  more  than 23.5  million Americans have an  autoimmune disease,  which  is difficult  to  diagnose  because  of  the  variety  of  symptoms  it  presents.  Therefore,  the  development  of  mechanisms  to  identify autoimmune  disorders  is  essential.  One  of the developing  technologies  in this  field  is  the  use  of  expert  systems  in diagnosing diseases. An expert system is a system developed by experts using science-based technology. In order to use it effectively, proper methods are needed, such as the Bayes Theorem approach, described by Thomas Bayes, a priest. The Bayes Theorem approach explains the relationship between the probability of event A and event B based on available information. This study attempts  to facilitate the diagnosis of autoimmune diseases by using an expert system and Bayes' Theorem technique. With a confidence level of 0.57 or 57%, the examination results show that the patient suffers from an autoimmune disease of the type Hemolytic Anemia (HA) based on the patient's input.
Keywords: Expert Systems; Bayes Theorem; Autoimmune Diseases

## 1. PENDAHULUAN
Tidak  seperti  HIV/AIDS,  penyakit  autoimun  tidak  menular.  Namun  demikian,  jumlah  orang  dengan  gangguan autoimun terus bertambah. Gangguan sistem kekebalan seperti penyakit autoimun menyebabkan sel kekebalan tubuh menyerang  jaringan  sehat.  Sistem  kekebalan  tubuh  diserang  oleh  penyakit  autoimun,  yang  biasanya  menyerang wanita[1]. Karena sistem pertahanan tubuh yang stabil gagal pada gangguan autoimun, sistem kekebalan menganggap tubuh yang sehat sebagai benda asing yang perlu dibunuh[2]. Karena organ sel dalam tubuh seseorang yang masih sehat  bisa  saja  rusak  akibat  penyakit  autoimun  ini,  sehingga  dapat  menyebabkan  luka  pada  organ  tubuh  manusia. Hepatitis autoimun, penyakit celiac, sindrom antibodi atau antifosfolipid (APS), anemia hemolitik, sindrom Guillain- Barre (GBS), ideophathic thrombocytopenic purpura (ITP), lupus eritematosus sistemik, multiple sclerosis, psoriasis, dan diabetes tipe 1 adalah beberapa contoh dari penyakit autoimun yang paling sering ditemukan.
Munculnya gangguan autoimun mengakibatkan sejumlah penyakit, banyak di antaranya memiliki gejala sulit dipahami yang dapat menyerang siapa saja, namun lebih sering terjadi pada wanita. Gejala penyakit autoimun dapat menyerang  tubuh  kapan  saja  dan  berdampak  pada  sistem  kekebalan  tubuh.  Biasanya,  wanita  meremehkan  gejala mereka dan percaya bahwa mereka normal, tetapi ketika mereka menemukan bahwa mereka telah mencapai  tahap kritis,  mereka  berinisiatif  untuk  mengunjungi  dokter  dan  menunda  pengobatan[3].  Agar  penyakit  yang  menyerang seseorang tidak parah dan dapat dicegah terlebih dahulu, sebaiknya tubuh bertindak cepat saat merasa tidak sehat dan konsultasikan atau hubungi dokter. Sebuah sistem untuk menentukan apakah seseorang memiliki penyakit autoimun atau tidak dikembangkan untuk mempermudah menghindari dan mengidentifikasi penyakit autoimun dari beberapa gejala yang dialami seseorang.
Penyakit  autoimun  hanya  dapat  disembuhkan  sementara  atau  disembuhkan,  sehingga  penderitanya  harus menjalani pengobatan seumur hidup. Kerusakan jaringan dan organ yang akut, serta berbagai  komplikasi  penyakit tergantung dari jenis penyakit autoimun yang dialami, sangat mungkin terjadi jika autoimun tidak segera ditangani secara efektif[4]. Menurut data Indonesia Autoimmune Campaign (IAC) yang diluncurkan Kementerian Perlindungan Perempuan  dan  Perlindungan  Anak  Republik  Indonesia  (KPPPA  RI)  bekerja  sama  dengan  Marisza  Cardoba

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407
Foundation  (MCF),  40  juta  orang  di  Indonesia  adalah  terkena  penyakit  autoimun  pada  tahun  2014,  dengan  100 penyakit  berbeda  mempengaruhi  mereka.  Dari  jumlah  tersebut,  75%  adalah  wanita  dan  anak-anak,  dan  penyakit autoimun juga menjadi penyebab 59,5% dari seluruh kematian di Indonesia[2][3].
Sistem pakar adalah program  berbasis pengetahuan yang menawarkan tantangan dalam solusi  kaliber pakar sektor tertentu. Tujuan dasar pembuatan sistem pakar adalah untuk mentransfer pengetahuan dan keahlian seorang pakar  ke  sistem  komputer.  Sistem  pakar  adalah  perangkat  lunak  komputer  yang  menggunakan  model  penalaran manusia  untuk  memecahkan  masalah  dan  mengambil  keputusan  yang  sama  seperti  yang  dilakukan  orang  saat menangani masalah.[5][6].
Tanpa pasien harus mengungkapkan masalah secara langsung kepada dokter, informasi yang dihasilkan dari diagnosis gejala pasien dapat digunakan untuk mengidentifikasi apakah pasien memilikinya atau tidak. Pendekatan Teorema  Bayes,  yaitu  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  kemungkinan  suatu  hipotesis,  digunakan  dalam penelitian  ini  oleh  penulis.  Seorang  fisikawan  bernama  Bayes  mengembangkan  teorema  Bayes  dalam  upaya membuktikan keberadaan Tuhan dengan memeriksa bukti keberadaannya di alam. Keberadaan Tuhan di dunia dicari oleh  Bayes,  yang  kemudian  memodifikasinya  dengan  nilai  probabilitas  yang  akan  dibandingkan  dengan  nilai probabilitas tersebut. Fondasi statistik Bayesian, yang memiliki aplikasi dalam ekonomi mikro, sains, teori permainan, hukum, dan kedokteran, juga disediakan oleh teorema ini[7][8].
Penelitian ini memperoleh dukungan dari  studi sebelumnya yang dilakukan oleh Puji Sari  pada tahun 2018 dalam jurnal berjudul "Sistem Pakar Mendiagnosis Dermatitis Imun Menggunakan Teorema Bayes". Studi tersebut menemukan  bahwa  kemungkinan  besar  pasien  anak-anak  mengalami  Dermatitis  Eksim  tipe  Immune  Dermatitis dengan probabilitas penyakit sebesar 0,51 atau 51%[9]. Studi yang diterbitkan pada tahun 2022 oleh Naftali dan Arita, yang  berjudul  "Mendiagnosis  Anemia  Menggunakan  Sistem  Pakar  dan  Teorema  Bayes,"  membuktikan  bahwa pendekatan  Teorema  Bayes  efektif  dalam  mendiagnosis  anemia  dengan  hasil  validasi  pakar  dan  sistem  mencapai 90%[10].  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Roindah  dan  Anita  pada  tahun  2018,  berjudul  "Diagnostik Penyakit  Ikan  Hias  Air  Tawar  Menggunakan  Teorema  Bayes",  dapat  diketahui  bahwa  jenis  penyakit  ikan  yang disebabkan oleh bakteri Aeromonas sp. dan Pseudomonas sp. memiliki persentase hasil tertinggi sebesar 86%, yang dihitung dengan menggunakan teorema Bayes berdasarkan gejala yang muncul[11].
Pada  tahun  2021,  Saiful  dan  tim  melakukan  penelitian  yang  dipublikasikan  di  jurnal  Expert  System  untuk mendiagnosis kerusakan pada ponsel Oppo. Mereka menggunakan Teorema Bayes dalam penelitian untuk membuat sebuah perangkat lunak yang mampu menilai kerusakan pada ponsel OPPO F5/F7/F9. Setelah diuji, hasil pengujian sistem  menunjukkan  bahwa  aplikasi  tersebut  praktis  dan  dapat  digunakan[12].  Tahun  2021,  Tugiono  dan  rekan- rekannya  melakukan  penelitian  yang  berjudul  "Sistem  Pakar  Mendiagnosis  Karies  Gigi  Menggunakan  Teorema Bayes".  Hasil  penelitian  disimpulkan  bahwa  metode  teorema  Bayes  berhasil  dalam  mendeteksi  Karies  Gigi.  Dari perhitungan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  tersebut,  didapat  informasi  bahwa  pasien  terdiagnosis menderita Karies Gigi Media (P02) dengan tingkat kepercayaan sebesar 0,71 atau 7[13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  dibuat  untuk  mensimulasikan  kapasitas  seorang  pakar  untuk menyelesaikan  masalah  yang  menantang  dalam  subjek  tertentu.  Sistem  pakar  sering  mendapatkan  keahlian  dan pengalaman mereka dari pakar materi pelajaran manusia yang sebenarnya. Sistem pakar memeriksa data dan informasi yang ditawarkan menggunakan teknik kecerdasan buatan termasuk logika, inferensi, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mesin, dan kemudian menawarkan saran atau balasan berdasarkan pemahaman mereka[5][14].
Dalam teknologi informasi, sistem pakar adalah sebuah program komputer yang meniru kemampuan seorang pakar dalam memecahkan masalah yang kompleks. Berbeda dengan simulasi yang hanya mengumpulkan data nyata dalam domain tertentu, sistem pakar memiliki kemampuan emulasi yang lebih kuat. Sistem pakar dapat diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu seperti kedokteran, hukum, keuangan, dan manufaktur. Misalnya, sistem pakar medis dapat  membantu  dokter  mendiagnosa  penyakit  dengan  melihat  gejala,  riwayat  medis  pasien,  dan  hasil  tes laboratorium.  Sistem  manufaktur  ahli  dapat  membantu  menemukan  dan  menyelesaikan  masalah  dengan  mesin produksi[15].

## 2.2 Penyakit Autoimun
Karena  antibodi  yang  terlalu  aktif,  kelainan  yang  dikenal  sebagai  autoimunitas  mempengaruhi  tubuh  kita  sendiri. Banyak  gejala  yang  ada.  Wanita  lebih  mungkin  dibandingkan  pria  untuk  menderita  penyakit  autoimun.  Penyakit autoimun  disebabkan  oleh  masalah  psikologis,  dan  sebaliknya,  stres  disebabkan  oleh  gangguan  autoimun.  Ketika setidaknya ada tiga penyakit autoimun yang berbeda pada satu pasien, kondisi ini dikenal sebagai penyakit autoimun multipel.  Pasien  masih  mengalami  penyakit  autoimun,  tetapi  dapat  dikelola.  Secara  teori,  setiap  kondisi  autoimun harus dikendalikan untuk meningkatkan kualitas hidup[1][2].
Profesional kesehatan di seluruh dunia mulai memperhatikan penyakit autoimun. 80 penyakit autoimun yang berbeda mempengaruhi 10 juta orang di Amerika Serikat, menurut penelitian. Selain itu, wanita merupakan sekitar 75% dari pasien penyakit autoimun. Pasien laki-laki mencapai 54,3% dari semua pasien, menurut statistik dari SIRS

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407
Daring Ditjen Pelayanan Kesehatan 2017, sementara pasien perempuan mencapai 45,7%. Temuan ini menunjukkan bahwa gangguan autoimun sekarang dapat menyerang wanita berusia antara 15 dan 50 tahun yang subur[16].
Perawatan  jelas  diperlukan  untuk  menyingkirkan  penyakit  autoimun  ketika  mempengaruhi  tubuh.  Secara alami, meski dengan gangguan autoimun, tingkat keparahan penyakit dan partisipasi organ tubuh menentukan lama dan jenis terapinya. Cara obat mempengaruhi seseorang mungkin berbeda dari orang ke orang. Namun penting untuk diingat bahwa penyakit autoimun adalah penyakit kronis, sehingga meskipun sudah mengalami remisi atau kondisi imunologi sudah stabil, masih bisa "kambuh"[17].
Pengobatan untuk penyakit autoimun bertujuan untuk menyingkirkan sel-sel kekebalan yang tidak berfungsi dengan baik sambil mempertahankan sel-sel yang berfungsi dengan baik. Sebagian besar obat autoimun secara umum terus melemahkan sistem kekebalan tubuh. Untuk mengembangkan terapi yang lebih khusus untuk sel-sel kekebalan yang berperilaku tidak semestinya, penelitian masih terus berkembang. Beberapa jenis penyakit autoimun yang paling umum adalah yang tercantum di bawah ini:
a. Hemolytic Anemia
Hemolytic Anemia adalah suatu kondisi dimana sistem kekebalan tubuh menyerang sel darah merah, sehingga menyebabkan terjadinya anemia.
b. Lupus Eritematosus Sistemik
Suatu keadaan dimana sistem kekebalan tubuh menyerang organ-organ tubuh seperti kulit, sendi, ginjal, dan otak disebut sebagai Lupus Eritematosus Sistemik.
c. Diabetes Tipe 1
Suatu keadaan yang disebut Diabetes Tipe 1 terjadi ketika sistem kekebalan tubuh menyerang sel-sel beta dalam pankreas, yang mengakibatkan produksi insulin yang tidak mencukupi dan menimbulkan peningkatan kadar gula darah.

## 2.3 Metode Teorema Bayes
Thomas  Bayes,  seorang  pendeta,  menemukan  pendekatan  Teorema  Bayes.  Pendeta  Presbiterian  adalah  seorang imigran  dari  Inggris.  Pada  tahun  1763,  Pendeta  Thomas  Bayes  menciptakan  Teorema  Bayes,  yang  kemudian diperbaiki  dan  direvisi  oleh  seorang  spesialis  bernama  Laplace.  Menurut  para  profesional  ini,  tujuan  utama  dari metodologi  yang  diuji  ini  adalah  untuk  menentukan  probabilitas  suatu  peristiwa.  Teorema  ini  mencari  nilai probabilitas  dengan  mempertimbangkan  dampak  mendasar  yang  dimiliki  lingkungan  dan  sampel  terhadap  situasi tersebut.  Untuk  menentukan  parameter  baru,  teorema  Bayes  disebarluaskan  berdasarkan  pengetahuan sebelumnya[18][19].
Teo Teorema Bayes adalah semacam pendekatan yang digunakan dalam sistem pakar yang telah diterapkan secara  luas  untuk  memecahkan  masalah  terkait  probabilitas,  termasuk  penggunaannya  dalam  diagnosis  penyakit. Teorema Bayes adalah teknik yang menggunakan prinsip  probabilistik atau nilai probabilistik untuk menghasilkan keputusan  dan  informasi  yang  akurat  berdasarkan  penyebab  sebenarnya[20].  Persamaan  menggunakan  Teorema Bayes adalah sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 )∗𝑃(𝐻)𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 𝑘 )∗𝑃(𝐻 𝑘 ) 𝑛 𝑘=1 (1)
Keterangan: P(H|E)  : Probabilitas hipotesa H jika diketahui evidence E P(E|H)  : Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H P(H) : Probabilitas hipotesa H P(E) : Probabilitas evidence E n : Jumlah hipotesa yang terjadi Berikut adalah algoritma penerapan metode Teorema Bayes:
a. Dengan menggunakan data sampel yang sudah terkumpul, terlebih dahulu hitung nilai probabilitas setiap bukti untuk setiap hipotesis dengan menggunakan rumus Probabilitas Bayes, yang ditulis sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 )∗𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (2)
b. Dengan  menggunakan  data  sampel,  rumus  berikut  digunakan  untuk  menghitung  nilai  probabilitas  dari  setiap bukti untuk setiap hipotesis:
∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 𝐺1 + ⋯ + 𝐺𝑛 𝑛 𝑘=1 (3)
c. Rumus untuk menghitung nilai probabilitas dari setiap hipotesis, terlepas dari data pendukung, adalah sebagai berikut:
𝑃(𝐻𝐸|𝐻 𝑘 ) = 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) ∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) 𝑛 𝑘=1 (4)
d. Menentukan nilai probabilitas hipotesis Rumus berikut digunakan untuk memeriksa bukti dengan mengalikan nilai  probabilitas bukti  awal  dengan nilai  probabilitas hipotesis yang tidak memiliki  bukti dan menjumlahkan perkalian untuk setiap hipotesis:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407
∑ 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃 ( 𝐸 𝐻 𝑖 ) = 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) + ⋯ + 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) 𝑛 𝑘=1 (5)
e. rumus untuk menghitung P(Hi|E), atau kemungkinan bahwa Hi benar dengan bukti E, adalah sebagai berikut:
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 𝑖 )∗𝑃(𝐻 𝑖 ) 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) (6)
f. Dalam  Teorema  Bayes,  nilai  kesimpulan  dapat  dihitung  dengan  mengalikan  nilai  probabilitas  bukti  awal (P(E|Hi)) dengan probabilitas bahwa Hi benar jika diberikan bukti E (P(Hi|E)). Hasil perkalian tersebut kemudian dapat dijumlahkan untuk memperoleh nilai kesimpulan yang diinginkan.
∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝑃 ( 𝐸 | 𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃 ( 𝐻 𝑖 | 𝐸 𝑖 ) + ⋯ + 𝑃 ( 𝐸 | 𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃 ( 𝐻 𝑖 | 𝐸 𝑖 ) 𝑛 𝑘=1 (7)
2.4 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mencapai  tujuan  penelitian  ini  tercantum  di  bawah  ini.  Banyak tahapan penelitian yang dapat dijelaskan. Gambar 1 menggambarkan langkah-langkah yang dilakukan selama proses pembelajaran.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Pada  saat  ini,  dibutuhkan  sebuah  studi  untuk  mengangkat  isu  tersebut  agar  dapat  dibahas  dan  membantu menyelesaikan situasi tersebut.
b. Mengumpulkan Data
Sangat krusial bagi keberhasilan penelitian ini untuk mengumpulkan beragam data yang akan digunakan untuk memprediksi kemungkinan pasien mengalami penyakit.
c. Studi Literatur
Fokus  dari  tahap ini  adalah memperkenalkan  peneliti  pada  sistem  pakar,  teknik Teorema  Bayes,  dan  sumber daya penelitian yang dibutuhkan secara lebih terperinci.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Mengaplikasikan  teknik  yang  telah  digunakan  selama  fase  penelitian  untuk  melakukan  analisis  masalah  dan pengolahan data. Dalam penelitian ini, digunakan teknik Teorema Bayes.
e. Membuat Laporan
Setelah  melakukan  penelitian,  penulis  menyusun  laporan  penelitian  guna  mengevaluasi  konsistensi  hasil penelitian dengan hipotesis yang telah diajukan dan memastikan bahwa kesimpulan dapat diperoleh.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Fase yang paling krusial adalah analisis masalah. Membuat diagnosis adalah apa yang dilakukan dalam penyelidikan ini. Langkah pertama dalam merawat pasien adalah menegakkan diagnosis. Langkah ini dilakukan untuk memperjelas gejala pasien sehingga dapat disesuaikan dengan keahlian profesional. sehingga penyakit individu yang menunjukkan tanda-tanda penyakit autoimun dapat diperiksa melalui penelitian ini.
Dalam penelitian ini, informasi tentang berbagai penyakit dan tanda serta gejalanya dikumpulkan. Tabel 1 di bawah ini mencantumkan berbagai penyakit yang dapat diperoleh:
Identifikasi Masalah Mengumpulkan Data Studi Literatur Analisa dan Penerapan Metode Membuat Laporan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407
Tabel 1. Data Penyakit Autoimun Kode Penyakit Nama Penyakit HA Hemolytic Anemia LES Lupus Eritematosus Sistemik D1 Diabetes Tipe 1
Tabel 2 merupakan gejala dan jenis-jenis penyakit Autoimun.
Tabel 2. Data Jenis Penyakit dan Gejala Kode Penyakit Gejala Kode Gejala HA Kulit dan mata menguning ( jaundice ) G1 Kelelahan terus menerus G2 Demam G3 Urine berwarna gelap G4 Sakit kepala G5 Detak jantung yang cepat atau tidak teratur G6 LSE Ruam pada kulit G7 Kelelahan terus menerus G2 Nyeri dada G8 Sariawan yang hilang timbul G9 Sakit kepala G5 Tekanan darah tinggi ( hipertensi ) G10 Pembesaran kelenjar getah bening G11 Kerontokan rambut G12 D1 Poliuria—sering buang air kecil, terutama pada malam hari G13 Polidipsia, atau rasa haus yang berlebihan G14 Sering lapar, banyak mengkonsumsi makanan (polyphagia), tetapi berat badan turun G15 Cedera tubuh yang sulit disembuhkan G16 Penglihatan yang terdistorsi G17 Kelelahan terus menerus G2
Data  diagnostik  akan  ditangani  dengan  menggunakan  pendekatan  Teorema  Bayes  selama  prosedur  yang dikenal sebagai "analisis nilai gejala". Informasi ini akan digunakan untuk menentukan nilai gejala sebagai nilai awal untuk mendapatkan nilai kesimpulan Bayes. Tabel 2 merupakan tabel riwayat pasien gangguan autoimun yang pernah dilihat.
Tabel 3. Data Riwayat Penyakit Pasien Nama Pasien Kode Penyakit Gejala G 1 G 2 G 3 G 4 G 5 G 6 G 7 G 8 G 9 G 10 G 11 G 12 G 13 G 14 G 15 G 16 G 17 Siti HA * * * * Cahya HA * * * * Fajar HA * * * *
*
Vira HA * * * * * Setiawan HA * * * *
*
Aini LSE * * * * Rendi LSE * * * * Darwin LSE * * * * Amel LSE * * * * Rizky LSE * * * * * Aulia D1 * * * * * Rika D1 * * * * Selly D1 * * * * Mutia D1 * * * Yuda D1 * * * * *
Tanda  bintang  (*)  pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  pasien  sebelumnya  telah  mengalami  gejala  yang ditunjukkan.
3.1 Penerapan Metode Teorema Bayes

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407
Langkah yang digunakan untuk menentukan tindakan yang dilakukan pada sistem yang akan dibuat adalah algoritma. Metode berbasis Teorema Bayes dibuat dengan konsultasi untuk mengidentifikasi jenis penyakit menggunakan data pasien dari masa lalu.
Tabel 4. Hasil Konsultasi Gejala Yang Dialami Kode Gejala Pertanyaan Berdasarkan Gejala Jawaban Pasien G1 Kulit dan mata menguning ( jaundice ) Tidak G2 Kelelahan terus menerus Ya G3 Demam Ya G4 Urine berwarna gelap Ya G5 Sakit kepala Ya G6 Detak jantung yang cepat atau tidak teratur Tidak G7 Ruam pada kulit Tidak G8 Nyeri dada Tidak G9 Sariawan yang hilang timbul Ya G10 Tekanan darah tinggi ( hipertensi ) Tidak G11 Pembesaran kelenjar getah bening Tidak G12 Kerontokan rambut Ya G13 Poliuria—sering buang air kecil, terutama pada malam hari Tidak G14 Polidipsia, atau rasa haus yang berlebihan Tidak G15 Sering lapar, banyak mengkonsumsi makanan (polyphagia), tetapi berat badan turun Ya G16 Cedera tubuh yang sulit disembuhkan Tidak G17 Penglihatan yang terdistorsi Tidak
Perhitungan dilakukan untuk  setiap gejala dengan menggunakan Teorema Bayes  setelah mendapat  jawaban dari pertanyaan konsultasi. Berikut adalah algoritma penerapan metode Teorema Bayes:
a. Tetapkan nilai probabilitas
Nilai probabilitas dihitung dengan cara membagi jumlah total gejala dengan keseluruhan penyakit, atau untuk lebih jelasnya lihat persamaan 2.
1. HA = Hemolytic Anemia
Dari tabel 3 untuk penyakit Hemolytic Anemia yaitu ada 5 data, maka:
𝐺1 = 4 5 = 0,8 𝐺2 = 3 5 = 0,6 𝐺3 = 3 5 = 0,6 𝐺4 = 3 5 = 0,6 𝐺5 = 2 5 = 0,4 𝐺6 = 2 5 = 0,4
2. LSE = Lupus Eritematosus Sistemik
Dari tabel 3 untuk penyakit Lupus Eritematosus Sistemik yaitu ada 5 data, maka:
𝐺2 = 4 5 = 0,8 𝐺5 = 2 5 = 0,4 𝐺7 = 4 5 = 0,8 𝐺8 = 3 5 = 0,6

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407
𝐺9 = 1 5 = 0,2 𝐺10 = 1 5 = 0,2 𝐺11 = 1 5 = 0,2 𝐺12 = 2 5 = 0,6
3. D1 = Diabetes Tipe 1 Dari tabel 3 untuk penyakit Diabetes Tipe 1 yaitu ada 5 data, maka:
𝐺2 = 3 5 = 0,6 𝐺13 = 3 5 = 0,6 𝐺14 = 4 5 = 0,8 𝐺15 = 1 5 = 0,2 𝐺16 = 3 5 = 0,6 𝐺17 = 3 5 = 0,6
Tabel 5 menunjukkan hasil perhitungan tiap gejala berdasarkan jenis penyakit dari perhitungan di atas.
Tabel 5. Gejala Autoimun dan Nilai Gejala
Kode Penyakit  Kode Gejala  Nilai Gejala HA G1 0,8 G2 0,6 G3 0,6 G4 0,6 G5 0,4 G6 0,4 LSE G2 0,8 G5 0,4 G7 0,8 G8 0,6 G9 0,2 G10 0,2 G11 0,2 G12 0,6 D1 G2 0,6 G13 0,6 G14 0,8 G15 0,2 G16 0,6 G17 0,6
Dari tabel 5 dihasilkan informasi berupa data bahwa kode penyakit HA atau Hemolytic Anemia memiliki nilai gejala paling besar adalah 0,8 dan terkecil adalah 0,4. Untuk kode penyakit LSE atau Lupus Eritematosus Sistemik memiliki nilai gejala terbesar adalah 0,8 dan yang terkecil adalah 0,2. Untuk kode penyakit  D1 atau Diabetes Tipe 1 memiliki nilai gejala terbesar adalah 0,8 dan nilai gejala terkecil adalah 0,6.
b. Berdasarkan data sampel, jumlahkan nilai probabilitas dari setiap bukti untuk setiap hipotesis. Rumus  dapat  ditemukan  dalam  persamaan  3  dan  digunakan  untuk  menjumlahkan  nilai  probabilitas  setelah ditentukan.
1. HA = Hemolytic Anemia

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407
𝐺2 = 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0,6
𝐺3 = 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0,6 𝐺4 = 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0,6 𝐺5 = 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0,4 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 0,6 + 0,6 + 0,6 + 0,4 = 2,2
𝑛 𝑘=1 2. LSE = Lupus Eritematosus Sistemik
𝐺2 = 𝑃(𝐸|𝐻2) = 0,6 𝐺5 = 𝑃(𝐸|𝐻2) = 0,4 𝐺9 = 𝑃(𝐸|𝐻2) = 0,2 𝐺12 = 𝑃(𝐸|𝐻2) = 0,6
∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 0,6 + 0,4 + 0,2 + 0,6 = 1,8
𝑛 𝑘=1 3. D1 = Diabetes Tipe 1
𝐺2 = 𝑃(𝐸|𝐻3) = 0,6
𝐺15 = 𝑃(𝐸|𝐻3) = 0,2 ∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) = 0,6 + 0,2 = 0,8
𝑛 𝑘=1
c. Persamaan  4  dikembangkan  untuk  menentukan  nilai  probabilitas  hipotesis  H  terlepas  dari  setiap  bukti  untuk setiap hipotesis.
1. HA = Hemolytic Anemia
𝐺2 = 𝑃(𝐻1) = 0,6 2,2 = 0,2727 𝐺3 = 𝑃(𝐻1) = 0,6 2,2 = 0,2727 𝐺4 = 𝑃(𝐻1) = 0,6 2,2 = 0,2727 𝐺5 = 𝑃(𝐻1) = 0,4 2,2 = 0,1818 2. LSE = Lupus Eritematosus Sistemik 𝐺2 = 𝑃(𝐻2) = 0,6 1,8 = 0,3333 𝐺5 = 𝑃(𝐻2) = 0,4 1,8 = 0,2222 𝐺9 = 𝑃(𝐻2) = 0,2 1,8 = 0,1111 𝐺12 = 𝑃(𝐻2) = 0,6 1,8 = 0,3333
3. D1 = Diabetes Tipe 1
𝐺2 = 𝑃(𝐻3) = 0,6 0,8 = 0,75 𝐺15 = 𝑃(𝐻3) = 0,2 0,8 = 0,25

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407
d. Mencari nilai probabilitas hipotesis dengan bukti pendukung dengan cara  membandingkan nilai kemungkinan bukti  di  awal  dengan  nilai-nilai  probabilitas  hipotesis  tanpa  menambahkan  bukti  pendukung  dan  dengan memperbanyak peningkatan untuk setiap hipotesis yang dibahas dalam pembahasan 5.
1. HA = Hemolytic Anemia
∑ = (0,6 ∗ 0,2727) + (0,6 ∗ 0,2727) + (0,6 ∗ 0,2727)
4 𝑘=4 + (0,4 ∗ 0,1818) = 0,5636 2. LSE = Lupus Eritematosus Sistemik
∑ = (0,6 ∗ 0,3333) + (0,4 ∗ 0,2222) + (0,2 ∗ 0,1111)
4 𝑘=4 + (0,6 ∗ 0,3333) = 0,5111 3. D1 = Diabetes Tipe 1 ∑ = (0,6 ∗ 0,75) + (0,2 ∗ 0,25)
2 𝑘=2 = 0,5
e. Menghitung nilai P(Hi|E), yang merupakan kemungkinan bahwa Hi benar dengan adanya bukti E, rumus dapat dilihat pada persamaan 6.
1. HA = Hemolytic Anemia
𝑃(𝐻1|𝐸2) = 0,6 ∗ 0,2727
0,5636 = 0,2903 𝑃(𝐻1|𝐸3) = 0,6 ∗ 0,2727 0,5636 = 0,2903
𝑃(𝐻1|𝐸4) = 0,6 ∗ 0,2727 0,5636 = 0,2903
𝑃(𝐻1|𝐸5) = 0,4 ∗ 0,1818 0,5636 = 0,129
2. LSE = Lupus Eritematosus Sistemik
𝑃(𝐻2|𝐸2) = 0,6 ∗ 0,3333 0,5111 = 0,3913
𝑃(𝐻2|𝐸5) = 0,4 ∗ 0,2222 0,5111 = 0,1739
𝑃(𝐻2|𝐸9) = 0,2 ∗ 0,1111 0,5111 = 0,0435
𝑃(𝐻2|𝐸12) = 0,6 ∗ 0,3333 0,5111 = 0,3913
3. D1 = Diabetes Tipe 1 𝑃(𝐻3|𝐸2) = 0,6 ∗ 0,75 0,5 = 0,9 𝑃(𝐻2|𝐸15) = 0,2 ∗ 0,25 0,5 = 0,1
f. Menghitung nilai kesimpulan dari Teorema Bayes dengan mengalikan nilai probabilitas bukti asli, atau P(E|Hi), dengan nilai hipotesis Hi, dan menjumlahkan hasil perkalian yang diturunkan dari persamaan 7.
1. HA = Hemolytic Anemia
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = (0,6 ∗ 0,2903) + (0,6 ∗ 0,2903) + (0,6 ∗ 0,2903) + (0,4 ∗ 0,129) = 0,57
4 𝑘=4 2. LSE = Lupus Eritematosus Sistemik
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = (0,6 ∗ 0,3913) + (0,4 ∗ 0,1739) + (0,2 ∗ 0,0435) + (0,6 ∗ 0,3913) = 0,5478
4
𝑘=4
3. D1 = Diabetes Tipe 1
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = (0,6 ∗ 0,9) + (0,2 ∗ 0,1) = 0,56
2 𝑘=2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 254 − 263 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3407
Tabel 6. Hasil Perhitungan Teorema Bayes Kode Penyakit Nama Penyakit Nilai Akhir HA Hemolytic Anemia 0,57 LSE Lupus Eritematosus Sistemik 0,55 D1 Diabetes Tipe 1 0,56
Pasien ditentukan menderita penyakit autoimun jenis anemia hemolitik (HA) dengan nilai kepercayaan 0,57 atau 57% berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan pendekatan Teorema Bayes di atas.

## 4. KESIMPULAN
Menurut  penelitian tentang penggunaan algoritma Bayes Theorem untuk mendeteksi  penyakit autoimun, tantangan ini melibatkan seorang pasien yang membutuhkan diagnosis dari keluhannya atau sebagian dari gejalanya agar dokter dapat mengidentifikasi penyakit yang dialaminya. Oleh karena itu, penelitian ini dapat membantu dokter atau spesialis lebih  cepat  dan  akurat  mengidentifikasi  jenis  penyakit  autoimun  yang  dialami  pasien  berdasarkan gejalanya.  Nilai persentase kemungkinan pasien mengalami anemia hemolitik (HA) sebesar 57% berdasarkan penerapan algoritma ini terhadap hasil diagnosa yang telah dibuat menggunakan sistem pakar.

## REFERENCES
[1] D. Setiawan, R. N. Putri, and R. Suryanita, “Perbandingan Algoritma Genetika dan Backpropagation pada Aplikasi Prediksi Penyakit Autoimun,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. Dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[2] W.  Risnawaty,  M.  G.  H.  Putri,  and  R.  V.  Gunjaya,  “PENERAPAN  KONSELING  KELOMPOK  DALAM PENDAMPINGAN  PSIKOLOGIS  KOMUNITAS  ORANG  DENGAN  AUTOIMUN  (KOMUNITAS  ODAI),” Pros. SERINA , vol. 1, no. 1, pp. 1435–1446, 2021.
[3] D. P. Sari, “Analisis Mesin Inferensi Forward Dan Backward Chaining Untuk Diagnosis Penyakit Autoimun Berbasis Web.” Institut Teknologi Nasional Malang, 2019.
[4] D.  P.  Mulya  and  A.  Darmawan,  “PSIKOSIS  PADA  AUTOIMUN  SEBUAH  LAPORAN  KASUS  SISTEMIK  LUPUS ERITEMATOSUS KOINSIDENSI DENGAN MULTIPLE SKLEROSIS,” Collab. Med. J. , vol. 5, no. 1, pp. 7–10, 2022.
[5] B. H. Hayadi, Sistem pakar . Deepublish, 2018.
[6] P. S. Ramadhan, M. Kom, U. F. S. Pane, and M. Kom, Mengenal Metode Sistem Pakar . Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[7] R. Widiyastutik, “Sistem Pakar Identifikasi Profesi Berdasarkan Bakat Dan Minat Remaja Dengan Kecenderungan Motivasi Berprestasi Menggunakan Metode Teorema Bayes.” Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya, 2021.
[8] G. Gufron and D. Danang, “Sistem Pakar Penanganan Kerusakan Komputer Dan Peripheralnya,” Elkom J. Elektron. dan Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 29–42, 2018.
[9] P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Pendiagnosaan Dermatitis Imun Menggunakan Teorema Bayes,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 1, pp. 43–48, 2018.
[10]  N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[11]  A. S. R. M. Sinaga, “Bayes Diagnosa Penyakit Ikan Hias Air Tawar Dengan Teorema Bayes,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 43–50, 2018.
[12]  S.  N.  Arif,  M.  Syahril,  S.  Kusnasari,  and  H.  Winata,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Kerusakan  Handphone  Oppo  Dengan Menggunakan Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. Dan Sist. Komput. TGD , vol. 4, no. 1, pp. 112–126, 2021.
[13]  H. Hafizah, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 4, no. 1, pp. 103–111, 2021.
[14]  R. Hardianto and C. Kusuma, “Rancang Bangun Sistem Pakar Penentuan Kepribadian,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2019.
[15]  A. Supiandi and D. B. Chandradimuka, “Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Mobile,” J. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 102–111, 2018.
[16]  R. L. Lestari, T. H. Nasution, A. H. Wibisono, M. Jannah, U. N. Widiyanti, and E. S. Dewi, “Hubungan Tingkat Penerimaan diri dengan Tingkat Kepatuhan Minum Obat Pasien Lupus di Yayasan Kupu Parahita Indonesia,” Bul. Penelit. Kesehat. , vol. 49, no. 4, pp. 215–222, 2021.
[17]  F.  N.  Rahmi  and  M.  Rachmawati,  “Pengelolaan  Platform  Digital  Sebagai  Media  Informasi  Autoimun,” WIDYAKALA  J. Pembang. JAYA Univ. , vol. 9, no. 1, pp. 16–26, 2022.
[18]  G.  W.  N.  Wibowo,  S.  Widiastuti,  M.  Muratno,  E.  Lolang,  and  S.  Soraya,  “Penerapan  Metode  Teorema  Bayes  Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 4, pp. 1782–1788, 2023.
[19]  P.  S.  RAMADHAN,  “Sistem  Pakar  Pendeteksian  Psoriasis  Postular  Menggunakan  Kombinasi  Teorema  Bayes  Dengan Euclidean Probability,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 2, p. 111, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i2.13203.
[20]  H. Hafizah, T. Tugiono, and A. Azlan, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,” J- SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p. 103, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2625.